Switch to Bing in English
Copilot
あなたの日常的な AI アシスタント
約 817,000 件の結果
  1. さらに表示:
    さらに表示:
    Wikipedia ですべてを見てください
    さらに表示:

    フレーム問題 - Wikipedia

    フレーム問題( フレームもんだい 、 英: frame problem )とは、 人工知能 における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。 1969年、 ジョン・マッカーシー と パトリック・ヘイズ ( 英語版 ) の論文 [1] の中で述 … 詳細

    フレーム問題(フレームもんだい、(: frame problem)とは、人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処すること … 詳細

    フレーム問題が問題としているのは、考慮すべき空間が有限でない限り、無限の可能性について考えざるを得ないという点である(ただし、空間が有限でも、考慮すべき要素の組み合わせが爆発 … 詳細

    The Frame Problem (英語) - スタンフォード哲学百科事典「フレーム問題」の項目。 詳細

    現実世界で人工知能が、たとえば「マクドナルドハンバーガーを買え」のような問題を解くことを要求されたとする。現実世界では無数の出来事が起 … 詳細

    哲学者ダニエル・デネットが論文 で示した例を挙げて説明する。
    状況として、洞窟の中にロボットを動かすバッテリーがあり、その上に時限爆弾が仕掛けられている。このま … 詳細

    CC-BY-SA ライセンスに準拠した Wikipedia テキスト
    フィードバック
    ありがとうございました!詳細をお聞かせください
  2. フレーム問題とは?AI・人工知能が抱える問題の本質 …

    ウェブ2024年1月26日 · フレーム問題とは、AIが問題解決に不要な選択肢を無限に計算し続けてしまい、処理能力を超えて機能が停止する問題のことです。この記事では、フレーム問題の考え方やAIが抱える問題の本質、現状の解決案について解説します。

  3. フレーム問題とは?|AI・人工知能が抱える問題点|具体例や ...

  4. フレーム問題とは | 問題点・具体例・人間との関係性 …

    ウェブ2020年6月11日 · フレーム問題とは、人工知能が現実の問題を解決するときに、何が重要な情報で何が無視できるかを自律的に判断できない問題です。この記事では、フレーム問題の定義、問題点、具体例、人間との関係性について詳しく紹介します。

  5. 【事例あり】フレーム問題とは?AIにおける最大の問 …

    ウェブ2022年8月15日 · 人工知能の話題の中で「フレーム問題」という言葉を聞いたことがある人も多いのではないでしょうか。. フレーム問題とは、人工知能の有限な情報処理能力が原因で引きおこる行動の限界の話です。. 今回の記事では、フレーム問題について具体例 ...

  6. フレーム問題と人工知能
    フレーム問題とは、AIが現実の問題に対処するために必要な情報をどう選ぶかという難問です。
    フィードバック
    ありがとうございました!詳細をお聞かせください
  7. AIにおける「フレーム問題」とは何か?身近な事例か …

    ウェブ大きな課題とされているのが、AIにおける「フレーム問題」とよばれるもの。今回はフレーム問題とは何なのか、具体的な事例を紹介しながら詳しく解説していきます。

  8. フレーム問題とは?AIにおける重要な課題について

    ウェブ2021年9月13日 · フレーム問題とは、有限の情報処理能力しか持たないロボットには、現実に起こり得る問題全てに対処することができないという問題です。この記事では、フレーム問題の意味や振る舞い、解決方法について解説し、AIにおける人工知能の課題として重要な課題とし

  9. フレーム問題とは?具体例など分かりやすく解説 | romptn …

  10. フレーム問題とは?AIが解けない超難問 | 機械学習ナビ

    ウェブ2021年5月9日 · フレーム問題 とは、 今からしようとしていることに関係のあることがらだけを選び出すことが,実は非常に難しい. という問題です。 フレーム問題は1969年にマッカーシーとヘイズが提唱した概念で、現在でも 人口知能研究の大きな課題 となっています。 この問題が …

  11. 人工知能の話題: フレーム問題

    ウェブフレーム問題. 1969年にマッカーシーとヘイズが指摘した (注1) 人工知能研究の最大の難問です.. フレーム問題は,今からしようとしていることに関係のあることがらだけを選び出すことが,実は非常に難しいという問題です.哲学者のデネットが次のような例 (注2) を用いてこのフ …

  12. 他の人はこちらも質問
    また,フレーム問題は人間でも解決できるわけではありません.思いもよらないことで事故がおきるのは安全くん1号と同じ状況ですし,知らない場所へ連れて行かれてとまどってしまい何もできないのは安全くん2号と同じ状況です. フレーム問題は本質的に解決できませんが,人間は普段この問題に遭遇しません.ですので,人間と同様にあたかもフレーム問題を解決しているかのように,人工知能がふるまえるようにすることが研究の目標となります.
    人間もフレーム問題を原理的に解決できないにもかかわらず、日常では情報処理の計算量の爆発に悩まされているようにはほとんど見えません。 このことを松原は「 人間はフレーム問題を疑似解決している 」と述べています。 人間は通常、情報に対して有限の大きさの枠を囲っており、ほとんどの推論はこの枠の中の情報を参照することで済むようになっています。
    フレーム問題は今後AI・人工知能を発展させて活用していくためには、解決させていく必要があります。 実際に、フレーム問題の解決案は、いくつか誕生しており今後解決に向かっていくことが期待されています。 ここでは、フレーム問題の解決案について解説します。 フレーム問題は、 強化学習とアンサンブル学習という2つの学習方法を組み合わせることで、解決させられる可能性があります。 機械学習とは、データ分析方法の1つでAIが提供されたデータから自動で学習を進めることです。 アンサンブル学習とは、複数の学習モデルを組み合わせることで、精度の高い結果を導き出すことです。
    たとえば道路を走行中に人が飛び出してこないか、前を走行しているトラックが急ブレーキを踏んで衝突しないか、真冬の凍結した路面でタイヤがスリップして事故を起こさないかなど、さまざまな事象が予想されます。 人の飛び出しや急ブレーキへの対応などは、道路の制限速度を守り車間距離を十分とっておくなどすれば解決できるほか、路面の状況は外の気温や天候などからも予測できます。 しかし、たとえば車のエンジンをかけたことによって路面が陥没して事故に巻き込まれないか、空から飛行機が墜落してこないかなど、可能性として少しでも考えられることを挙げればきりがありません。 自動運転のフレーム問題を考えるうえで、これらのような 不測の事態はどこまで考慮 すべきなのか、その線引きは非常に難しいポイントといえるのです。
このサイトを利用すると、分析、カスタマイズされたコンテンツ、広告に Cookie を使用することに同意したことになります。サード パーティの Cookie に関する詳細情報|Microsoft のプライバシー ポリシー